Denna artikelserie är "Låt AI förklara AI", och hela texten är skriven av stora språkmodeller som GPT-4 under mänsklig övervakning. På ett lättförståeligt sätt kan arbetare med olika bakgrunder enkelt fylla på med AI-relaterad kunskap. I denna "Låt AI förklara AI" ska vi lära känna NPU!

Varje år i september är det skolstartssäsong, och det är också tiden då många universitetsstudenter börjar köpa datorer. Har du också märkt att de senaste åren har bärbara datorer, förutom de vanliga kategorierna som kontorsdatorer och gaming-laptops, fått ett nytt alternativ som kallas "AI-bärbara datorer"? Vet du vad som är speciellt med "AI-bärbara datorer" — NPU, och vad har det med AI att göra?

Vad är NPU?

NPU, som står för "Neural Processing Unit" (neural nätverksprocessor), är en specialiserad chip designad för att hantera artificiell intelligens (AI) beräkningar. Jämfört med traditionella centralenheter (CPU) och grafikenheter (GPU) är NPU särskilt utformad för AI-algoritmer, speciellt djupinlärning och neurala nätverksmodeller. Detta innebär att den kan utföra storskaliga matrisberäkningar, som är kärnan i moderna AI-modeller, snabbare och mer effektivt.

Varför är NPU relaterad till AI?

AI, särskilt djupinlärningsmodeller, behöver hantera stora mängder data och komplexa beräkningar. Traditionella CPU:er kan hantera vanliga beräkningsbehov, men är mindre effektiva vid AI-relaterade uppgifter. GPU:er kan hjälpa i detta avseende eftersom de är bra på parallell bearbetning. Men med den snabba utvecklingen av AI-teknik, särskilt med det ökande behovet av djupinlärningsmodeller, är detta där NPU kommer in i bilden — NPU kan hantera de stora matematiska beräkningar som AI-modeller kräver mer effektivt, vilket ger snabbare hastighet och lägre energiförbrukning, vilket i sin tur avsevärt förbättrar AI:ns driftseffektivitet.

Hur fungerar NPU?

NPU:s arbetsprincip liknar de neurala nätverken i den mänskliga hjärnan. Neurala nätverk i AI-modeller behöver hantera stora mängder matrisberäkningar, såsom multiplikation och addition, för att träna och dra slutsatser från data. NPU kan snabbt bearbeta dessa beräkningar genom sin specialiserade arkitekturdesign och kan samtidigt utföra flera parallella beräkningsuppgifter. NPU:s kärnegenskap är att den innehåller ett stort antal bearbetningsenheter som kan hantera flera beräkningssteg samtidigt och genom att minska flaskhalsen i datatransporten avsevärt förbättra effektiviteten. Dessutom har NPU förbättringar för vanliga operationer i AI-modeller (som matris-multiplikation och konvolution), vilket gör att den kan slutföra tränings- och inferensuppgifter snabbare.

Tillämpningar av NPU i vardagen?

Många smartphones och smarta hemapparater har inbyggda NPU:er för att möjliggöra funktioner som ansiktsigenkänning, röstigenkänning, röstassistenter, bildbehandling och förbättrad fotograferingsupplevelse. Till exempel, när du tar bilder med din telefon, identifierar AI automatiskt scenen och förbättrar fotokvaliteten, vilket är tack vare NPU.

Framtida potential för NPU

Mer omfattande NPU-tillämpningar — vi kan förvänta oss att se NPU i fler högteknologiska produkter som självkörande bilar och smarta medicinska apparater. Det kan inte bara hjälpa dessa enheter att utföra AI-beräkningar snabbare, utan också minska energiförbrukningen och förlänga systemets driftstid. Därför är NPU inte bara en viktig drivkraft för modern AI-utveckling, utan kommer också att spela en nyckelroll i framtida tekniska framsteg.

Redaktörens fråga: Behöver jag köpa en AI-bärbar dator med NPU?

Om du ofta använder en bärbar dator för AI-relaterade arbeten, som träning av maskininlärningsmodeller, utveckling av djupinlärningsapplikationer, eller applikationer som kräver stark beräkningskraft som bildbehandling och röstigenkänning, då kan en AI-bärbar dator med NPU vara ett mycket attraktivt val för dig. NPU kan avsevärt förbättra effektiviteten i dessa AI-uppgifter, så att du kan slutföra komplexa beräkningar på kortare tid. Samtidigt, om du är en kreatör som ofta redigerar foton, bearbetar videor eller använder verktyg som Adobe-serien, kan NPU också optimera de inbyggda AI-funktionerna i dessa verktyg och förbättra den övergripande upplevelsen. Men om dina dagliga behov huvudsakligen är ordbehandling, webbsurfning eller andra allmänna ändamål, kanske en bärbar dator med NPU inte är nödvändig för dig.

Om du är intresserad av hur generativ AI kan skapa högkvalitativa artiklar, integrera stora språkmodeller i produkter eller interna processer i företag, kan du fylla i formuläret nedan och kontakta generativ AI-expert Appar Technologies för att boka en konsultation.